YAKLAŞIK ÇÖZÜM TEKNİKLERİNİ KULLANARAK PLASTİK ENJEKSİYON İŞLEMLERİNİN TASARIM METODOLOJİSİ
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, istatistiksel deney tasarım yöntemleri kullanılarak hazırlanan deneysetine uygun olarak yapılan akış analizleri ile enjeksiyon parametreleri optimizeedilmiştir. Elde edilen sonuçları değerlendirmek için, ilk olarak istatistiksel deneyyazılımı olan MiniTab vasıtası ile uygun bir regresyon modeli oluşturulmuştur,model katsayılarının doğruluğunu saptamak için F testi, parametrelerin sonuçlarüzerindeki etkisini saptamak için ANOVA testi uygulanmıştır. İkinci olarak süreç, birhipoteze dayanan değişken yaratılarak, Monte Carlo simülasyonu ile optimizeedilmiştir. Monte Carlo simülasyonu, analitik olarak belirsiz durumlardavarsayımlara dayanan hesaplamaları yapmak için kullanılır .Kalıp sıcaklığı, soğutmasuyu sıcaklığı, enjeksiyon basıncı gibi işlem parametreleri sabit değildir. Bubelirsizliği gidermek için süreç hipoteze dayalı değişken üretmek suretiyle optimizeedilmiştir. Son aşamada farklı optimizasyon yöntemleri kullanılarak elde edilensonuçlar karşılaştırılarak, hangi yöntemin daha doğru sonuç verdiğideğerlendirilmiştir. Sonuç olarak Monte Carlo simülasyonu ile minimum çarpılmadeğeri elde edilmiştir. Sonuç bölümünde yer alan Tablo 7 ve Grafik 1 üzerinden busonuç daha net anlaşılmaktadır. Plastik enjeksiyon işlemi gibi birçok parametreninsonuç üzerinde etkin olduğu üretim yöntemleri için yapılacak optimizasyonçalışmalarında, belirsizlikleri gidermek için hipoteze dayalı rastsal parametredeğerleri ile çalışmak avantaj sağlamaktadır.
In this study, Moldflow analysis performed in accordance with the set of design of experiment by using statistical experimental design methods for optimization of injection parameters. In order to evaluate the results, firstly a proper regression model created by making statistical analysis by means of Mini Tab software. Variance analysis (Anova) performed to determine the F test of the accuracy of the model coefficients and the effects of the parameters. Secondly, the process optimized by creating variable based on a hypothesis by means of Monte Carlo simulation. Monte Carlo simulation is used to make calculations based on assumption in case of indeterminating propagation in traditional analytical models and analytical techniques do not work properly. In this study, the process parameters such as mould temperature, cooling water temperature, injection pressure are never constant value. To remove this uncertainty, the process optimized by generating the variable based on hypothesis. Evaluated which method gives more accurate results by comparing to results being obtained by different optimization method in the final phase. As a result, minimum warpage value was provided by Monte Carlo simulation method. This result more clearly understood with Table 7 and Graph1 in Result Section. Optimization studies to be performed for production methods where many parameters such as plastic injection process are effective on the result, it is advantageous to work with random parameters value based on hypothesis to eliminate uncertainties.
In this study, Moldflow analysis performed in accordance with the set of design of experiment by using statistical experimental design methods for optimization of injection parameters. In order to evaluate the results, firstly a proper regression model created by making statistical analysis by means of Mini Tab software. Variance analysis (Anova) performed to determine the F test of the accuracy of the model coefficients and the effects of the parameters. Secondly, the process optimized by creating variable based on a hypothesis by means of Monte Carlo simulation. Monte Carlo simulation is used to make calculations based on assumption in case of indeterminating propagation in traditional analytical models and analytical techniques do not work properly. In this study, the process parameters such as mould temperature, cooling water temperature, injection pressure are never constant value. To remove this uncertainty, the process optimized by generating the variable based on hypothesis. Evaluated which method gives more accurate results by comparing to results being obtained by different optimization method in the final phase. As a result, minimum warpage value was provided by Monte Carlo simulation method. This result more clearly understood with Table 7 and Graph1 in Result Section. Optimization studies to be performed for production methods where many parameters such as plastic injection process are effective on the result, it is advantageous to work with random parameters value based on hypothesis to eliminate uncertainties.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
[No Keywords]
Kaynak
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
7
Sayı
3
